采用LRM均值-方差规定化的遥感影像不均匀性校正

遥感影像中的不均匀现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题.现有的遥感影像不均匀性校正方法通常都是针对亮度不均匀进行处理的,对于反差不均匀性校正并没有好的解决方案.针对遥感影像中同时存在亮度、反差不均匀的情况,提出了一种基于LRM均值-方差规定化的不均匀校正算法.该方法以LRM影像分块处理为基础,结合影像均值-方差规定化原理,对遥感影像进行处理.实验证明,该方法不仅能够校正亮度不均匀现象,而且对于反差不均匀现象也有很好地校正作用,能够达到整体影像的亮度、反差一致性,获得更加清晰的影像.     

反差一致性保持的影像匀光算法

不均匀光照现象是可见光航空航天遥感影像获取过程中常见的降质现象,会导致影像亮度分布不均匀和地物色调发生变化。现有的MASK匀光方法能够在一定程度上解决这类问题,但处理后的影像仍存在反差降低且亮度不均匀的现象。提出了一种基于Wallis滤波器的影像匀光改进算法,通过对影像的合理分块及自动统计标准均值和方差来实现单幅影像的匀光处理。实验表明,该方法可以在很好地保持整幅影像反差一致性的同时,获得更好的影像匀光处理效果。     

反差一致性保持的影像匀光算法

不均匀光照现象是可见光航空航天遥感影像获取过程中常见的降质现象,会导致影像亮度分布不均匀和地物色调发生变化.现有的MASK匀光方法能够在一定程度上解决这类问题,但处理后的影像仍存在反差降低且亮度不均匀的现象.提出了一种基于Wallis滤波器的影像匀光改进算法,通过对影像的合理分块及自动统计标准均值和方差来实现单幅影像的...     

反差一致性改进的MASK匀光算法

航空影像中存在的不均匀光照现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题。现有的MASK匀光处理技术能够在一定程度上解决这类问题。但是经过MASK匀光处理后的图像存在反差不均匀现象,即原始图像中较暗区域经过匀光后明显地表现出反差较低,而亮的区域则反差较大。针对此不足,提出了一种基于反差一致性改进的MASK匀光算法。实验证明,该方法能够迅速提高暗区域反差,抑制亮区域反差,达到整体影像的反差一致性,获得更好的匀光效果。     

小波变换改进的MASK匀光算法

针对单幅遥感影像内部所产生的亮度不均匀现象, 提出了一种基于小波变换改进的MASK匀光算法。该方法在利用小波变换获得不均匀背景图像的过程中, 对小波系数进行了自适应非线性改进, 克服了直接利用分块取均值获取背景影像的不足, 试验表明该算法能够较好地解决单幅遥感图像中亮度不均匀的现象, 具有较强的实用性。     

反差一致性改进的MASK匀光算法

航空影像中存在的不均匀光照现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题.现有的MASK匀光处理技术能够在一定程度上解决这类问题.但是经过MASK匀光处理后的图像存在反差不均匀现象,即原始图像中较暗区域经过匀光后明显地表现出反差较低,而亮的区域则反差较大.针对此不足,提出了一种基于反差一致性改进的MASK匀光算法.实验证明,该方法能够迅速提高暗区域反差,抑制亮区域反差,达到整体影像的反差一致性,获得更好的匀光效果.     

遥感影像亮度和反差分布不均匀性校正算法的效果比较

提出能同时消除亮度和反差分布不均匀现象的分块均值方差变换法, 重点对插值匀光法、MASK 匀光 法、同态滤波匀光法、Retinex 匀光法以及分块均值方差变换法的校正效果进行了实验比较。研究表明: 分块均值 方差变换法既能消除亮度分布不均匀现象, 又能消除反差分布不均匀现象, 而MASK 匀光法、插值匀光法、Retinex 匀光法只能解决亮度分布不均匀问题, 同态滤波匀光法仅能减弱亮度分布不均匀现象; 在匀光效果方面, 分块均 值方差变换法最好, MASK 匀光法次之, 插值匀光法紧随其后, 接下来是Re     

一种基于变分Retinex的遥感影像不均匀性校正方法

本文提出一种基于变分Retinex的遥感影像灰度不均匀性校正方法。该方法在Retinex框架上,利用变分最优化技术和投影归一化最速下降法求解成像瞬间的照度分布,并以此为基础对遥感影像的灰度不均匀性进行校正。为了提高运算效率,引入了多尺度数值求解的策略。利用模拟影像和真实影像进行了实验,并与传统方法进行了对比分析,结果表明,本文方法能够在消除影像灰度不均匀现象的同时,有效保持影像本身的色彩和细节信息,同时还具有较高的运算效率。     

基于改进Mask掩膜的航空影像匀光研究

针对航空影像亮度和反差分布不均匀现象,首先将原始航空影像进行频率域的低通滤波,获得可以反映影像亮度分布状况的背景影像;然后将原始影像与背景信息进行Mask掩膜运算,得到亮度分布均匀的结果影像。在此过程中,使用缩小影像代替原始影像用于背景影像的生成,可在不影响影像质量的同时大幅提高生成背景影像的效率。     

基于非线性MASK的遥感影像匀光算法

MASK匀光算法广泛应用于光学遥感图像增强领域,以消除影像的光照不均匀现象,但传统MASK匀光算法处理过的图像,存在反差不均匀现象,且易丢失原始影像的细节信息.针对传统MASK算法的不足,文章提出了一种基于局部统计特征的非线性MASK匀光算法,通过实际遥感图像实验,证明本文方法能在减小原始影像细节信息损失的前提下,消除光照不均匀的现象,且处理之后的图像反差得到增强,整体趋于一致,匀光效果较为理想.     

遥感影像变分Mask自适应匀光算法

针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。     

双范数混合约束的遥感影像亮度不均变分校正

针对遥感影像内部亮度分布不均匀的问题,提出了一种双范数约束的亮度不均变分校正方法。首先分析了单范数变分Retinex方法的不足,根据反射影像和光照影像的特性构造新的变分模型,利用L₁范数约束反射影像的纹理和细节信息,利用L₂范数约束光照影像的光滑性。为了提高运算效率,采用分裂Bregman方法将变分模型的求解转换为3个子问题交替迭代计算。再对分离出的光照影像进行Gamma校正,取其均值与反射影像进行乘积运算,最后对重建影像进行对比度拉伸处理。试验结果表明,本文方法切实可行,与单范数约束的变分Retinex方法相比,本文方法可以更好地消除亮度不均匀现象和保持影像的纹理和细节信息,同时具有更高的运算效率,速度提高7倍以上。     

浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法

随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。     

浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法

随着遥感技术日新月异的发展,遥感技术在各个领域的应用越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。该文基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。     

SCS+C地形辐射校正模型的应用分析研究

在对有森林覆盖的山区影像进行地形辐射校正时，基于太阳-冠层-传感器（SCS）几何关系的校正模型优于基于太阳-地形-传感器（STS）几何关系的模型。SCS校正模型解释了树木不依赖于地形、观测角和光照入射角而具有向地性生长的本质特性，但在某些地形区域，SCS与余弦校正同样存在过度校正的问题。为了解决这个问题，研究者在SCS校正模型中引入C校正系数来解释散射辐射项，提出了SCS+C校正模型。以北京密云Landsat 5影像为数据源，通过目视判别、直方图、定量的统计参数和地物光谱曲线对比等方法，对SCS+C校正模型与传统的余弦校正、C校正和SCS校正模型进行了对比。结果表明，4种方法均能在很大程度上消除地形阴影，更好地反映阴影区域的细节信息； 从总体的光谱特性保真程度来说，余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差，SCS+C校正最好，C校正次之。     

基于光照模型的遥感图像与DEM配准方法研究

针对遥感图像与DEM数据之间难以找到精确同名地物点而造成的配准精度较低问题,提出了一种基于光照模型的图像配准方法.该方法首先计算DEM数据中每一个像元的方位和坡度,并结合遥感图像成像时的太阳高度角和方位角,计算图像与DEM的地形光照模型,最后通过光照模型来辅助控制点的选取,从而实现图像精确配准.实验结果表明,该方法稳定...     

基于距离权重的分块MASK匀光算法

匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤,现有的MASK匀光算法对消除影像内部光照不均匀现象有较好的效果。但是,MASK算法仍具有一定的局限性,如高斯滤波器最佳尺寸的选择问题,匀光后影像依然存在反差分布不一致问题。针对这些问题,本文提出了一种基于距离权重的分块MASK匀光算法。通过实验,与传统MASK算法进行对比分析,证明本方法得到的结果影像质量更好,反差也趋于一致。